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2. EXCELによる重回帰分析          

 ある会社の8店舗について、その店舗ごとの店員の充実度(X1)・売り場面積(X2)・商品充実度(X3)を10点評価で調査し、またそれぞれの店の月平均売上高について調べて表にしたものが下の表である。

 

 

 

 以上の表をもとにして、X1〜X3の3要素と売上高(Y)との間に何らかの関係があるかを重回帰分析を実行し調べる。

 重回帰分析を実行するには、まず分析用のデータをシートに入力しておく。データを入力後、重回帰分析を実行する。

 目的変量は売上高(Y)であり、説明変量はX1〜X3の3変量である。

2.1 重回帰式を求める。

  重回帰式を、Y=b1・x1+b2・x2+b3・x3+b0   とする。

2.1.1 偏差平方和・偏差積和を求める

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


  説明変量間の偏差平方和・積和行列をとすると

     

 

 

 

 

 

 

 

 

 


各説明変量と目的変量との偏差積和行列は

     

    これより

        42115224.5356

        15131.5221.25326

        24.5121.25235.875352

            10.8161   2-0.2749    31.055

            012−(0.816×5.50.2749×6.251.055×6.375)=2.504

    よって求める重回帰式は、Y=0.816110.274921.05532.504

 

2.1.2 標準偏回帰係数を求める。

母集団に対する標準偏差を、関数 =STDEVP(範囲)で求める。

 

 

 

 

 

 


 

 

 

 

 

      

 標準偏回帰係数の値から、目的変量に与える影響は変量X3が最も大きく、次に変量X1である。

 

2. 1.3 予測値と残差を求める。

  予測式は、Y=0.816110.274921.05532.504

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


2.1.4 偏回帰係数の標準誤差(SE)を求める。

    残差平方和(SE)は、SE18.587 また不偏分散VE18.587÷44.647

    偏差平方和・積和行列をとすると

  

    その逆行列-1 を求める。

(1)MINVERSE(範囲)関数で、先頭の値を求める。

 

 

 

 

 

 

 

 


(2)求めた先頭の値を展開する。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


2.1.6 重相関係数の値を見ると非常に正の相関が高そうである。そこで母相関係数をρとして、無相関の検定を行う。

    検定統計量をFとすると

   

     (1)仮説をたてる

    帰無仮説 H0:ρ=0(無相関である)

        対立仮説 H1:ρ≠0(無相関ではない)

     (2)検定統計量F=6.702 は自由度 3,4 のF分布に従う。

     (3)有為水準α=0.05 で検定を行う。 

   

   F=6.702>F3,40.05)=6.591 であり棄却域にはいる。よって帰無仮説H0:ρ=0を棄却する。母相関係数≠0であり、相関があるといえる。

 

2.7 自由度調整済重相関係数を求める。

  自由度調整済重相関係数をR’、自由度調整済決定係数をR’2とすると

2.8 求めた重回帰式の信頼性を検定する。

    全変動(ST)=112                自由度:8-1=7

        回帰による変動(SR)=93.4163      自由度:3

        残差による変動(SE)=18.5867      自由度:8-3-1=4

        以上から分散分析表を作成すると

 

 

   

 

   無相関の検定と同様の結果を得られる。求めた重回帰式は予測に役立つといえる。

2.8.1 偏回帰係数の信頼性を検定する

  求めら重回帰式は信頼性があると検定で明らかになったので、次に重回帰式の偏回帰係数の有効性を検定する。偏回帰係数biを検定する。

 検定統計量をFとすると

    いずれも棄却域に入いらない。帰無仮説(母偏回帰係数β1・β2・β3=0)を棄却できない。

  重回帰式は信頼性があるが、それぞれの偏回帰係数の有効性があるといえない。

2.8.2 偏相関係数を求める

  偏相関係数は、説明変量Xiと目的変量との相関係数であり、他の説明変量の影響を取り除いたものである。どの説明変量が、目的変量と一番関係が深いかを知ることができる。 

 説明変量Xiと目的変量との偏相関係数を求める。

  単相関係数行列をとすると

  偏相関係数を見ると、r340.6950  であり、変量X3 と目的変量の関係が一番深いことが分かる。

 

2.9 回帰分析ツールの使用

2.9.1 Excelには、分析用ツールとして回帰分析ツールが備わっている。この回帰分析ツールを使用すえると、分析したいデータの入力されている範囲を指定するだけで、回帰分析を実施してくれる。

(1)データ入力後 ツール 分析ツール 回帰分析をクリックして選択

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


(2)分析するデータの範囲を指定

 入力Yは目的変量のデータ範囲を指定(常に1列データ範囲)、入力Xは説明変量範囲(連続した列の範囲)先頭行をラベルとして使用する時は、ラベルの項目をクリック。分析結果を表示する位置を指定する。また何の分析を実施するかをクリックしてチェックする。すべての指定が終了したら、OKボタンをクリック。

 


 

 

 

 

 


(3)一覧の出力先として指定したセルB12)以降に分析結果が表示される。

 

概要

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

回帰統計

 

 

 

 

 

 

 

重相関 R

0.91326

 

 

 

 

 

 

 

重決定 R2

0.83405

 

 

 

 

 

 

 

補正 R2

0.70958

 

 

 

 

 

 

 

標準誤差

2.15562

 

 

 

 

 

 

 

観測数

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

分散分析表

 

 

 

 

 

 

 

 

自由度

変動

分散

観測された分散比

有意 F

 

 

 

回帰

3

93.413

31.138

6.701077754

0.04869

 

 

 

残差

4

18.587

4.6467

 

 

 

 

 

合計

7